宜信開源|數據庫審覈軟件Themis的規則解析

時間  2019-12-05
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導語

Themis是宜信公司DBA團隊開發的一款數據庫審覈產品，可幫助DBA、開發人員快速發現數據庫質量問題，提高工做效率。html

此平臺可實現對Oracle、MySQL數據庫進行多維度（對象結構、SQL文本、執行計劃及執行特徵）的審覈，用以評估對象結構設計質量及SQL運行效率。可幫助DBA及開發人員，快速發現定位問題；並提供部分輔助診斷能力，提高優化工做效率。所有操做都可經過WEB界面進行，簡單便捷。此外，爲了更好知足個性化需求，平臺還提供了擴展能力，用戶可根據須要自行擴展。python

開源地址： https://github.com/CreditEaseDBAmysql

點擊查看Themis的部署攻略git

1、規則解析

規則解析分爲四塊：對象類規則解析、文本類規則解析、執行計劃類規則解析、統計信息類規則解析。每一個模塊均可以使用手動或自動的方式進行。github

1.1 對象類規則解析

手動解析oracle對象類信息

配置data/analysis_o_obj.json文件web

{
    "module": "analysis",
    "type": "OBJ",
    "db_server": "127.0.0.1",
    "db_port": 1521,
    "username": "schema",
    "db_type": "O",
    "rule_type": "OBJ",
    "rule_status": "ON",
    "create_user": "system",
    "task_ip": "127.0.0.1",
    "task_port": 1521
}

配置db_server、db_port、username、create_user、task_ip選項，其餘的保持默認便可，username是須要審覈的目標對象的名字。redis

python command.py -m analysis_o_obj -c data/analysis_o_obj.json

使用上面的命令開始採集obj數據sql

手動解析mysql對象類數據

配置data/analysis_m_obj.json文件mongodb

{
    "module": "mysql",
    "type": "OBJ",
    "db_server": "127.0.0.1",
    "db_port": 3306,
    "username": "schema",
    "db_type": "mysql",
    "rule_type": "OBJ",
    "rule_status": "ON",
    "create_user": "mysqluser",
    "task_ip": "127.0.0.1",
    "task_port": 3306
}

配置db_server、db_port、username、create_user、task_ip、db_port選項，其餘的保持默認便可。數據庫

運行命令：

python command.py -m analysis_m_obj -c data/analysis_m_obj.json

oracle和mysql對象類規則是不須要依賴於採集的數據的，它是直接鏈接到數據庫裏進行查詢的，因爲有的庫較大可能時間會比較久，建議在業務低峯期進行。

1.2 文本類規則解析

手動解析oracle文本類規則

配置data/analysis_o_text.json文件

{
    "module": "analysis",
    "type": "TEXT",
    "username": "schema",
    "create_user": "SYSTEM",
    "db_type": "O",
    "sid": "cedb",
    "rule_type": "TEXT",
    "rule_status": "ON",
    "hostname": "127.0.0.1",
    "task_ip": "127.0.0.1",
    "task_port": 1521,
    "startdate": "2017-02-23",
    "stopdate": "2017-02-23"
}

配置sid、username、create_user、task_ip、hostname、startdate、stopdate選項，因爲數據是按天採集的，所以暫時只支持startdate和stopdate保持一致，hostname和task_ip能夠保持一致，其餘的保持默認便可。

執行下面的命令便可以進行規則解析：

python command.py -m analysis_o_plan -c data/analysis_o_plan.json

手動解析mysql文本類規則

配置data/oracle_m_text.json文件

"module": "analysis",
    "type": "TEXT",
    "hostname_max": "127.0.0.1:3306",
    "username": "schema",
    "create_user": "mysqluser",
    "db_type": "mysql",
    "rule_type": "TEXT",
    "rule_status": "ON",
    "task_ip": "127.0.0.1",
    "task_port": 3306,
    "startdate": "2017-02-21 00:00:00",
    "stopdate": "2017-02-22 23:59:00"
}

配置username、create_user、taskip、taskport、hostname、hostname_max、startdate、stopdate選項，hostname和task_ip能夠保持一致，其餘的保持默認便可。

運行下面的命令便可以進行規則解析：

python command.py -m analysis_m_text -c data/analysis_m_text.json

上面兩步中的username爲須要審覈的對象。

1.3 執行計劃類規則解析

oracle plan類型規則解析

配置data/analysis_o_plan.json文件

{
        "module": "analysis",
        "type": "SQLPLAN",
        "capture_date": "2017-02-23",
        "username": "schema",
        "create_user": "SYSTEM",
        "sid": "cedb",
        "db_type": "O",
        "rule_type": "SQLPLAN",
        "rule_status": "ON",
        "task_ip": "127.0.0.1",
        "task_port": 1521
 }

主要是對capture_date,username, create_user, sid,db_type,rule_type,task_ip,task_port參數進行配置，type分爲SQLPLAN,SQLSTAT,TEXT,OBJ四種類型，rule_type的類型同SQLPLAN，只不過一個是表明模塊的類型，一個表明規則的類型，db_type分爲"O"和「mysql」兩種類型，分別表明oracle和mysql，capture_date爲咱們欠扁配置的數據的抓取日期。

python command.py -m analysis -c data/analysis_o_plan.json

運行上面的命令便可生成解析結果。

mysql plan規則解析

配置data/analysis_m_plan.json文件

{
        "module": "analysis",
        "type": "SQLPLAN",
        "hostname_max": "127.0.0.1:3306",
        "db_server": "127.0.0.1",
        "db_port": 3306,
        "username": "schema",
        "db_type": "mysql",
        "rule_status": "ON",
        "create_user": "mysqluser",
        "task_ip": "127.0.0.1",
        "rule_type": "SQLPLAN",
        "task_port": 3306,
        "startdate": "2017-02-21 00:00:00",
        "stopdate": "2017-02-22 23:59:00"
    }

type類型的含義同上面oracle，hostname_max爲mysql的ip:端口號的形式，每個hostname_max表明一個mysql實例，startdate和stopdate須要加上時、分、秒，這一點同oracle不大同樣。

python command.py -m analysis -c data/analysis_m_plan.json

而後運行上面的命令進行mysql的plan的規則解析。

1.4 執行特徵類規則解析

oracle stat類型規則解析

配置data/analysis_o_stat.json文件

{
    "module": "analysis",
    "type": "SQLSTAT",
    "capture_date": "2017-02-23",
    "username": "schema",
    "create_user": "SYSTEM",
    "sid": "cedb",
    "db_type": "O",
    "rule_type": "SQLSTAT",
    "rule_status": "ON",
    "task_ip": "127.0.0.1",
    "task_port": 1521
}

配置sid、username、create_user、task_ip、capture_date選項,其餘保持默認便可。

運行命令：

python command.py -m analysis_o_stat -c data/analysis_o_stat.json

進行數據採集。

mysql stat類型規則解析

配置文件data/analysis_m_text.json

{
    "module": "analysis",
    "type": "SQLSTAT",
    "hostname_max": "127.0.0.1:3306",
    "db_server": "127.0.0.1",
    "db_port": 3306,
    "username": "schema",
    "db_type": "mysql",
    "rule_status": "ON",
    "create_user": "mysqluser",
    "task_ip": "127.0.0.1",
    "rule_type": "SQLSTAT",
    "task_port": 3306,
    "startdate": "2017-02-21 00:00:00",
    "stopdate": "2017-02-22 23:59:00"
}

配置username、create_user、task_ip、task_port、hostname、hostname_max、startdate、stopdate選項，hostname和task_ip能夠保持一致，其餘的保持默認便可。

運行命令：

python command.py -m analysis_m_text -c data/analysis_m_text.json

進行數據採集。

1.5 自動規則解析

上面介紹的手動規則解析都是能夠進行測試，或者在一些特殊狀況下使用，大部分狀況咱們會使用自動規則解析。

自動規則解析咱們使用celery來完成，關於celery 的使用，請參考http://docs.celeryproject.org/en/master/getting-started/first-steps-with-celery.html。

下面是經常使用的一些關於celery的命令:

開啓規則解析
celery -A task_other worker -E -Q sqlreview_analysis -l info
開啓任務導出
celery -A task_exports worker -E -l info
開啓obj信息抓取
celery -A task_capture worker -E -Q sqlreview_obj -l debug -B -n celery-capture-obj
開啓flower
celery flower --address=0.0.0.0 --broker=redis://:password@127.0.0.1:6379/
開啓plan、stat、text抓取
celery -A task_capture worker -E -Q sqlreview_other -l info -B -n celery-capture-other

最後咱們會將規則解析都加入到supervisor託管，而後經過web界面生成任務，而後用celery進行調度，經過flower查看任務執行狀態。

關於具體使用請參考supervisor的配置。

2、內置規則說明

平臺的核心就是規則。規則是一組過濾條件的定義及實現。規則集的豐富程度，表明了平臺的能力。平臺也提供了擴展能力，用戶可自行定義規則。 從分類來看，規則可大體分爲幾類。

2.1 規則分類

  • 從數據庫類型來區分，規則可分爲Oracle、MySQL。不是全部規則都區分數據庫，文本類的規則就不區分。
  • 從複雜程度來區分，規則可分爲簡單規則和複雜規則。這裏的簡單和複雜，實際是指規則審覈的實現部分。簡單規則是能夠描述爲mongodb或關係數據庫的一組查詢語句；而複雜規則是須要在外部經過程序體實現的。
  • 從審覈對象角度來區分，規則可分爲對象類、文本類、執行計劃類和執行特徵類。

2.2 規則參數

規則能夠包含參數。例如:執行計劃規則中，有個是大表掃描。這裏就須要經過參數來限定大表的定義，可經過物理大小來指定。

2.3 規則權重及閥值

  • 權重 權重，表明違反規則，一次扣幾分。可根據自身狀況進行調節。
  • 閥值 閥值，表明違反規則的扣分上限。這裏主要是爲了不違反單一規則過多，致使忽略了其餘規則。

規則權重及扣分，最終會累積爲一個總的扣分，平臺會按百分制進行折算。經過這種方式，可起到必定的量化做用。

2.4 規則_對象類（Oracle部分）

2.5 規則_對象類（MySQL部分）

2.6 規則_執行計劃類（Oracle部分）

2.7 規則_執行計劃類（MySQL部分）

2.8 規則_執行特徵類（Oracle部分）

2.9 規則_執行特徵類（MySQL部分）

2.10 規則_文本類

3、加入開發

有問題能夠直接在 https://github.com/CreditEaseDBA/Themis/issues 提出。

本文選自：wiki：https://tuteng.gitbooks.io/themis/content。 因爲篇幅關係內容有所調整，請點擊連接查看原文。

來源：宜信技術學院

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